spark中的行动算子和转换算子的区别

### 回答1：
在Spark中，Transformation和Action是两种不同的RDD操作类型。

- 转换算子(Transformation)：转换操作是指对于一个RDD进行某种计算后返回一个新的RDD，原有的RDD并没有被改变。例如，map()、filter()、flatMap()等函数都是转换算子。转换操作不会触发提交任务，只是记录下了转换操作的序列。

- 行动算子(Action)：行动操作是指对一个RDD执行计算并返回结果或将数据写入外部存储系统。它们会触发提交任务并开始计算过程。例如，count()、collect()、reduce()、foreach()等函数都是行动算子。

因此，转换算子只是对RDD进行了转换，但不会触发实际的计算过程，而行动算子则会触发实际的计算，并返回结果或将数据写入外部存储系统。

### 回答2：
在Spark中，行动算子（Action Operator）和转换算子（Transformation Operator）是两种不同类型的操作。

转换算子是指在数据集上执行的转换操作，它们不会立即执行，而是将转换操作添加到执行计划中。转换算子的一些例子包括：`filter`（过滤数据）、`map`（对每个元素执行某种操作）和`reduceByKey`（根据键将元素进行分组并进行聚合）等。转换算子的结果仍然是一个数据集，可以继续进行其他转换操作。

行动算子是指在数据集上执行的最终操作，它们会触发实际的计算并返回结果。行动算子的一些例子包括：`collect`（将所有元素作为一个数组返回）、`count`（返回数据集中元素的总数）、`first`（返回第一个元素）和`foreach`（对每个元素执行某种操作）等。

区别在于，转换算子只是定义了一系列的转换操作，但是并不实际执行这些操作，它们仅在行动算子被调用时才会执行。因此，转换算子具有“惰性求值”的特点，可以更好地进行优化和延迟执行。而行动算子则会触发实际的计算，并返回最终的结果。

总之，转换算子用于定义数据集上的转换操作，而行动算子则用于触发实际的计算并返回结果。转换算子具有“惰性求值”的特性，可以优化计算，而行动算子则触发实际的计算并返回结果。

### 回答3：
在Spark中，行动算子和转换算子是两种不同的操作类型。

转换算子用于将一个RDD（弹性分布式数据集）转换成另一个RDD，而不进行实际的计算操作。转换算子的特点是惰性执行，即当我们对转换算子进行操作时，不会立即执行计算，而是创建一个转换操作的执行计划，只有当出现行动算子时，才会触发计算。

行动算子则是对RDD进行实际计算的操作，触发Spark的作业提交和执行。行动算子通常会返回计算结果或将结果保存到外部存储系统中。行动算子会导致Spark立即执行转换算子创建的执行计划，并将计算结果返回给驱动程序。

区别总结如下：
1. 转换算子是惰性的，不会立即执行计算，而行动算子会触发计算。
2. 转换算子产生的是新的RDD，而行动算子产生的是结果或将结果保存到外部存储系统。
3. 转换算子用于对RDD进行数据转换和处理，而行动算子用于获取计算结果或将结果保存。

总之，转换算子用于数据的处理和转换，而行动算子用于触发实际的计算和获取结果。这种区别使得Spark可以根据需求灵活地控制计算的触发时机和计算结果的返回。